基于ARIMA模型和ARIMAX模型的山东省GDP的预测与分析
| 中文摘要 | 第8-10页 |
| 英文摘要 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| §1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| §1.2 时间序列分析现状 | 第14页 |
| §1.3 本文主要内容及结构 | 第14-16页 |
| 第二章 时间序列分析理论概述 | 第16-27页 |
| §2.1 时间序列分析的定义和基本概念 | 第16-17页 |
| §2.2 平稳时间序列模型 | 第17-23页 |
| §2.2.1 AR(p)模型 | 第17-19页 |
| §2.2.2 MA(q)模型 | 第19-20页 |
| §2.2.3 ARMA(p,q)模型 | 第20-22页 |
| §2.2.4 ARMA(p,q)建模 | 第22-23页 |
| §2.3 非平稳时间序列模型 | 第23-24页 |
| §2.3.1 差分运算 | 第23-24页 |
| §2.3.2 ARIMA(p,q)模型 | 第24页 |
| §2.4 多元时间序列分析 | 第24-27页 |
| §2.4.1 ARIMAX模型 | 第24-26页 |
| §2.4.2 ARIMAX模型的建立步骤 | 第26-27页 |
| 第三章 基于ARIMA模型对山东省GDP的预测 | 第27-34页 |
| §3.1 数据的预处理 | 第27页 |
| §3.2 平稳性检验 | 第27-31页 |
| §3.3 模型的建立 | 第31页 |
| §3.4 模型的检验 | 第31-32页 |
| §3.5 模型的预测 | 第32-33页 |
| §3.6 预测结果的分析 | 第33-34页 |
| 第四章 基于ARIMAX模型对山东省GDP的预测 | 第34-45页 |
| §4.1 数据的预处理 | 第34-35页 |
| §4.2 数据整理 | 第35-37页 |
| §4.3 平稳性检验 | 第37-38页 |
| §4.4 建立模型 | 第38-43页 |
| §4.5 模型的拟合及对比 | 第43-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-49页 |
| §5.1 文章总结 | 第45页 |
| §5.2 展望—产业结构优化 | 第45-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第53页 |
